天工.skill

天工.skill 是什么

天工.skill 是智能体设计师，既能从真实人物材料提炼心智模型，也能从岗位职责反推专业 Agent 的能力、流程和交付物。

适用场景

适合创建领域专家、蒸馏人物方法论、优化已有角色或评估一个 Agent 是否只有人设而缺少执行力。

核心能力与工作机制

清单含范式路由、两条流水线、诊断提问、反例黑名单、自愈重试和分级参考索引，强调不编造人物观点和不跳过岗位任务分析。

执行流程

先判断人物蒸馏或岗位型；收集材料或职责，提炼决策模型、边界和交付标准，生成角色结构，再用反例和场景测试回退修正。

输入与输出

需要目标角色、真实人物材料或岗位职责、使用场景、期望交付和限制。输出角色设定、触发条件、方法论、流程、模板、边界和评估结果。

依赖、账号与权限

核心依赖技能内分级 references；深入模块按任务需要懒加载。

副作用、限制与风险

人物资料不足时容易把通用道理伪装成个人观点；过强人设可能压过用户真实目标。主要生成或修改 Agent 指令与技能文档，不直接操作外部账号。

不适用边界

不能在证据不足时复刻真实人物，也不应把职业规范当作独特人格，更不能保证角色等同本人。

失败处理与验收

触发黑名单时回退到对应蒸馏或岗位阶段，补充证据、职责或场景后再生成。用多个代表性任务检查决策一致性、交付物质量和边界响应，并标出所有未确认推断。

适合谁使用

适合 Agent 产品设计者、知识 IP 团队和企业岗位智能体建设者。

来源、版本与许可

本条目依据 SkillHub 热门榜、发布者详情和版本 1.0.9 的完整 SKILL.md 整理，核验日期为 2026 年 9 月 21 日。完整 SKILL.md 未声明许可证，公开可下载不代表可以任意复制、修改或再分发。 SkillHub 当前两套安全扫描状态为 benign、benign；该状态只是平台信号，不能替代对脚本、凭据、网络请求、数据外送与后续版本的人工审查。

常见问题

1. 天工.skill 主要解决什么问题？

天工.skill 是智能体设计师，既能从真实人物材料提炼心智模型，也能从岗位职责反推专业 Agent 的能力、流程和交付物。适合创建领域专家、蒸馏人物方法论、优化已有角色或评估一个 Agent 是否只有人设而缺少执行力。是否采用它，应以实际任务边界和可核验材料为准，不要因为榜单热度而跳过来源审查。

2. 开始前需要准备什么？

需要目标角色、真实人物材料或岗位职责、使用场景、期望交付和限制。准备阶段不要代替用户猜测关键事实；缺少会改变路线、费用或权限的输入时，应先补齐再执行。

3. 它怎样完成任务并交付结果？

先判断人物蒸馏或岗位型；收集材料或职责，提炼决策模型、边界和交付标准，生成角色结构，再用反例和场景测试回退修正。每个阶段都要保留输入、决策、输出和检查点，不能把计划、预览或排队状态描述成最终交付。

4. 需要哪些工具、账号或权限？

核心依赖技能内分级 references；深入模块按任务需要懒加载。凭据应放在安全环境中，并按最小权限授权；账号、网络或本地依赖不满足时应明确停止条件。

5. 它会产生哪些外部操作或副作用？

主要生成或修改 Agent 指令与技能文档，不直接操作外部账号。涉及外部写入、上传、发送、付费或持久配置时，应在实际动作前说明影响范围并取得相应确认。

6. 哪些情况不适合使用？

不能在证据不足时复刻真实人物，也不应把职业规范当作独特人格，更不能保证角色等同本人。超出来源明确能力、专业资质或授权范围时，应切换到更合适的工具或交给专业人员处理。

7. 失败或结果异常时怎样恢复？

触发黑名单时回退到对应蒸馏或岗位阶段，补充证据、职责或场景后再生成。恢复时优先查询已有任务、日志或备份，避免无上限重试、重复扣费、重复发送或覆盖唯一原件。

8. 如何验收结果并控制风险？

用多个代表性任务检查决策一致性、交付物质量和边界响应，并标出所有未确认推断。验收应基于真实文件、页面、任务终态或权威来源，并把未能实际检查的部分明确标记出来。